Browsing by Author "Senyücel, Mustafa"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Motor erken uyarı sistemi
    (Institute of Science, 2008) Senyücel, Mustafa; Eren, Levent
    Gelişen ekonomik şartlar, bireyin tüketim alışkanlıklarını da çok yönlü olarak değiştirmiştir. Bireyler artık daha çok tüketme alışkanlığı kazanmıştır. Bunun bir sonucu olarak, üretim modelleri de değişmiştir. Eskiden kullanım ömrü on yıllarla ölçülen birçok ürün, artık 5–6 yıllık kimi ürünlerde daha kısa, kullanım ömrüne sahip olarak tasarlanmaya ve üretilmeye başlamıştır. Pazarlama zincirinin en önemli halkası üretim olmaktan çıkmış, onun yerini artık satış işlemi almıştır. Yani üretilen her ürünün pazarda kendine bir yer bulma garantisi yoktur. Bunun en önemli nedeni ise küreselleşen dünyada herkesin benzer şeyleri benzer kalite ve maliyetlerle üretmeyi başarmasıdır. Böyle bir tüketim ekonomisinde üretimleri zamanında yapmakta çok büyük bir önem kazanmıştır. Bir üretim bandının herhangi bir nedenle aksaması, durması o işletmeye çok büyük zararlar verecek belki de çok büyük bir Pazar payı kaybetmesine neden olacaktır. Üretim bantlarının beklenmedik arızalarına engel olmak için neler yapılabilir? Üretim bantlarının en önemli parçaları 3 Faz Elektrik Motorlarıdır. 3 Fazlı Elektrik Motorları üretim bantlarının yanı sıra birçok alanda daha kullanılmaktadır. Eğer bu motorların arızalarının ne olacağı ve ne zaman olacağı önceden tahmin edilebilirse, üretimde meydana gelebilecek aksamalar engellenebilir veya en azından en aza indirgenebilir. Bu tez çalışmasında 3 Fazlı Motorların arızalarının nasıl önceden, daha üretimi durduracak düzeye gelmeden belirlenebileceği incelenmiştir. Bu inceleme işlemi için 3 Fazlı Motorların akım faz bilgileri kullanılmış ve bu akım bilgileri Matlab Yardımıyla, frekans spektrumda çizdirilerek incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda Rotor Hatalarının hangi frekanslarda ve ne şekilde görüldüğü gözlemlenmiştir. Daha sonra Neural Solutions Programı kullanılarak bir Sinirsel Ağ (Neural Network) oluşturulmuş ve bu sistemin eğitimi elimizdeki sağlıklı ve rotor hatasına sahip veriler kullanılarak yaptırılmıştır. Bu sistemin test verileri de bu tez çalışmasında sunulmuştur. Yapılan araştırmalarda motor hatalarının %9’ unun Rotor Hatası olduğu gözlemlenmiştir. Buda demektir ki, bu sistem sayesinde motor hatalarından kaynaklanan üretim aksamalarının %9 önlenmiş olacak.